Java 创建一个新的weka实例

我是Weka的新手，我正在尝试创建新实例，用以前训练过的

多层感知器
标记，我不太知道如何创建实例，所以我从训练数据中获取了第一个实例，然后通过更改atributes值对其进行了修改：

//Opening the model
public boolean abrirModelo(String ruta) {
    try {

        clasificador = (MultilayerPerceptron) weka.core.SerializationHelper.read(ruta); 

        return true;
    } catch (IOException e) {
        System.out.println("Fallo la lectura del archivo");
        return false;
    } catch (ClassNotFoundException a) {
        System.out.println("Fallo el casting");
        return false;
    }catch(Exception e){
        System.out.println("Error con el castingo");
        return false;
    }
}

//getting the first instance to be modified
public boolean inicializarInstancias(String directorio){
   archivo = new ArffLoader();
    try {
        archivo.setFile(new File(directorio));
        structure = archivo.getStructure();
        structure.setClassIndex(structure.numAttributes() - 1);
        actual = archivo.getNextInstance(structure); //instance to be used
    } catch (IOException ex) {
        System.out.println("Algo salio mal al cargar la estructura de lsa instancias");
    }
    return true;
}

//creating an instance from my local data using the previous instantiated actual instance, it is a List of Points with x and y
public Instance convertir(LineaDeArchivo line) {
    int size = line.getDatos().size();
    for (int i = 0; i < size; i+=2) {
        actual.setValue(i, line.getDatos().get(i).x);
        actual.setValue(i + 1, line.getDatos().get(i).y);
    }   
    return actual;
}
//getting the class 
public String getClase(Instance e){
    try{
        double clase;
        clase = clasificador.classifyInstance(e);
        return structure.classAttribute().value((int) clase);
    }catch(Exception a){
        System.out.println("Algo salio mal con la clasificacion");
        return "?";
    }

}

//打开模型
公共布尔abrirModelo（字符串ruta）{
试一试{
clasificador=（MultilayerPerceptron）weka.core.SerializationHelper.read（ruta）；
返回true；
}捕获（IOE异常）{
System.out.println（“Fallo la讲师del archivo”）；
返回false；
}捕获（ClassNotFoundException a）{
System.out.println（“法洛铸造”）；
返回false；
}捕获（例外e）{
System.out.println（“错误con el castingo”）；
返回false；
}
}
//获取要修改的第一个实例
公共布尔值INIALIZARINSTANCIAS（字符串指令）{
archivo=新的ArffLoader（）；
试一试{
setFile（新文件（directorio））；
structure=archivo.getStructure（）；
structure.setClassIndex（structure.numAttributes（）-1）；
actual=archivo.getNextInstance（结构）；//要使用的实例
}捕获（IOEX异常）{
系统输出打印（Algo salio mal al cargar la ESTR STRUCTURA de lsa instancias）；
}
返回true；
}
//使用先前实例化的实际实例从本地数据创建实例，它是一个带有x和y的点列表
公共实例转换器（LineaderChivo线）{
int size=line.getDatos（）.size（）；
对于（int i=0；i

可能这不是正确的方法，分类工具对我给出的所有实例都获得相同的类值，我认为问题在于我创建实例的方式

我希望有人能给我一个建议，提前谢谢
这向您展示了Weka建议如何构建一个新实例

如果你想坚持你的代码，看看它是否工作，你可以尝试手工创建一些实例。然后可以对实例进行分类，以查看是否得到与使用方法创建的实例相同的结果

要手动创建某些实例，您需要：

创建现有“.arff”培训数据的物理副本
用文本编辑器打开副本
根据需要编辑并保存X和Y值
如果这些实例的分类与使用代码修改的实例不同，则可以确保没有正确创建这些实例
 如果您已经有了可用的arff结构，并且希望添加额外的实例，那么您可以通过以下方式进行添加：

 //assuming we already have arff loaded in a variable called dataset
 Instance newInstance  = new Instance();
 for(int i = 0 ; i < dataset.numAttributes() ; i++)
 {

     newInstance.setValue(i , value);
     //i is the index of attribute
     //value is the value that you want to set
 }
 //add the new instance to the main dataset at the last position
 dataset.add(newInstance);
 //repeat as necessary

//假设我们已经在名为dataset的变量中加载了arff
Instance newInstance=新实例（）；
对于（int i=0；i
我不知道一年过去了，但现在Instance（）构造函数受到保护，这意味着您无法使用它。有关更多参考信息，请查看API：（您仍然需要自己导航到实例文档）应该可以使用
new SparseInstance（）
或
new DenseInstance（）
。